
如何从数据分析的角度看待“离职潮”
4月14日一早,一封辞职信引发热评,辞职的理由仅有10个字:世界那么大,我想去看看。有人评这是“史上最具情怀的辞职信,没有之一”。随着“情怀”二字影响力的扩大,一封封奇葩的离职信在网络上的互传,各种各样的离职“情怀”进入我们的视野。
辞职需要理由吗?辞职不需要理由吗?攀到高枝,辞职吧。工薪太少,辞职吧。心情不好,辞职吧。路途太远,辞职吧。上司太恶,辞职吧。身体不好,辞职吧。马云总结说员工离职的原因很多,只有两点最真实,一是钱没给到位,二是心委屈了。所有的离职原因归根结底就是员工的满意度低。
针对上面提到的员工满意度,本文通过实证调查,分析员工的工作满意度与主观幸福感现状及其相互关系。本文借鉴工作满意度领域和主观幸福感领域的新理论,考虑到人口变量学因素的影响,建立起工作满意度、人口变量学因素、主观幸福感三者之间的概念模型和相关假设,并对其进行论证,从而进一步制定出有效提高员工满意度并改善员工主观幸福感的对策,具体见图1。
一、研究内容
美国心理学家赫兹伯格(Frederick Herzberg)于1959年提出了双因素理论。他将与工作满意度相关的因素称为满意因素或激励因素,将与工作不满意相关的因素称为不满意因素或保健因素。只有激励因素才能够调动起员工的积极性,才能提高他们的工作满意度和生产效率。本文结合双因素理论和中国的企业特色制定了符合中国企业特色的研究模型。具体如下图2:
在研究内容开始前先进行数据的收集,数据收集过程主要通过开放式问卷进行调查,开放式问卷设计的问题主要包括:衡量员工工作满意度的具体指标,工作满意度的影响因素等。通过对其所填写问卷的统计与分析发现,员工工作满意度提及较多的是薪酬、晋升、与领导的关系、与同事的关系、工作本身等;而对工作满意度有影响的还涉及到人口变量学因素,如性别、年龄、受教育程度等,另外职业变量,如工作年限、职务高低等对公务员的工作满意度也有很大的影响。
在此基础上通过访谈、因素分析、信度和效度检验等方法进行了修正,从而形成了一个包含3个构面的员工工作满意度度量表。而主观幸福感量表则主要借鉴幸福感指数量表、情感量表和主观生活质量量表3个表进行了修正。
二、研究方法
1)文献分析法
本文通过CNKI、万方、维普、大学图书馆电子图书、Apabi数字图书等中文学术文献数据库和ABI/INFORM Dateline、ABI/INFORM Global、PQDD博硕论文库、百度和Google搜索引擎,全面查阅国内外关于工作满意度、主观幸福感等方面研究的学术文献,为理论分析、问卷调查和文献述评做前期准备;在此基础上对文献进行综合性分析,查找影响工作满意度的因素,主观幸福感的主要维度等。
2)问卷调研法
本文首先采取开放式问卷调查方式调查影响工作满意度的因素、影响主观幸福感的因素等;根据开放式问卷调查的结果结合以往文献,设计出封闭式问卷,在进行试测的基础上进行正式调查研究。
3)数据统计方法
结合调研所得的数据及度量指标,采用了描述统计分析、因素分析、信度效度检验、相关分析、回归分析和方差分析,对所得数据进行分析,从而得出工作满意度的各个构面是如何影响着主观幸福感的各个构面以及不同人口变量学因素下,员工的工作满意度、主观幸福感得分是否存在差异。
三、研究结果
通过以上数据分析我们得出如下结果:内在满意、一般满意分别与生活满意度和正性情绪体验成正相关,与负性情绪体验成负相关,外在满意度与生活满意度成正相关。因此公务员的内在满意和一般满意度越高,其生活满意度越高,正性情绪体验越多,负性情绪体验越少。但是具体如何影响,影响率有多大,需要通过进一步的回归分析去发掘。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15